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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle skalierbare Machine Learning Systeme für Zeitreihenprognosen und optimiere Modelle.
- Arbeitgeber: Wipro ist ein führendes Technologieunternehmen, das innovative Lösungen für digitale Transformation bietet.
- Mitarbeitervorteile: Genieße ein Buddy-Programm, umfassende Lernangebote und eine internationale, leistungsstarke Kultur.
- Warum dieser Job: Sei Teil eines Unternehmens, das von Zweck und Innovation angetrieben wird und deine Karriere neu gestaltet.
- Gewünschte Qualifikationen: Master-Abschluss in Mathematik, Statistik oder Data Science erforderlich; Ph.D. bevorzugt.
- Andere Informationen: Bewerbungen von Menschen mit Behinderungen sind ausdrücklich willkommen.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 60000 - 84000 € pro Jahr.
Wipro Limited (NYSE: WIT, BSE: 507685, NSE: WIPRO) ist ein führendes Technologie- und Beratungsunternehmen, das sich auf den Aufbau innovativer Lösungen konzentriert, die die komplexesten digitalen Transformationsbedürfnisse der Kunden ansprechen. Mit über 230.000 Mitarbeitern und Geschäftspartnern in 65 Ländern helfen wir unseren Kunden, Kollegen und Gemeinschaften in einer sich ständig verändernden Welt zu gedeihen.
Wir suchen Kandidaten mit fortgeschrittener Expertise in Zeitreihenprognosen, prädiktiver Modellierung und Deep Learning, ergänzt durch praktische Erfahrung in skalierbaren MLOps-Frameworks. Ein Master-Abschluss in Mathematik, Statistik oder Datenwissenschaft ist erforderlich, wobei Kandidaten mit einem Ph.D. bevorzugt werden. Kenntnisse in Azure Machine Learning, Databricks, PySpark und der Optimierung der Leistung von operativen Machine-Learning-Modellen sind unerlässlich.
Hauptverantwortlichkeiten:- Entwicklung und Implementierung wiederverwendbarer und skalierbarer Machine-Learning-Systeme für Zeitreihenprognosen.
- Analyse, Retraining und Feinabstimmung von Machine-Learning-Modellen basierend auf sich entwickelnden Datentrends und Geschäftsanforderungen.
- Automatisierung von Machine-Learning-Workflows, einschließlich Bereitstellung, Überwachung und Retraining, unter Verwendung von Azure Machine Learning als MLOps-Technologie.
- Nutzung von PySpark für effiziente Datenverarbeitung und Analytik in großangelegten Umgebungen.
- Zusammenarbeit bei Datenengineering-Aufgaben in Azure Databricks und Implementierung skalierbarer Speicherlösungen mit Azure Data Lake.
- Master-Abschluss in Mathematik, Statistik, Datenwissenschaft oder verwandten Bereichen ist zwingend erforderlich.
- Umfangreiche Erfahrung in Zeitreihenprognosen, prädiktiver Modellierung und Deep Learning.
- Starke Kenntnisse in statistischen und maschinellen Lernansätzen für die Zeitreihenanalyse.
- Nachweisliche Erfolge bei der Analyse und Optimierung der Leistung von operativen Machine-Learning-Modellen.
- Expertise in der Anwendung von Python-basierten MLOps-Frameworks zur Automatisierung von Machine-Learning-Pipelines.
- Starke Erfahrung in PySpark für skalierbare Datenverarbeitung und Analytik.
- Vertrautheit mit Azure Machine Learning, Azure Databricks und Azure Data Lake.
- Buddy-Programm für neue Mitarbeiter
- Regelmäßige All-Hands-Meetings
- Empfehlungsprogramm
- Umfassende Lernangebote
- Betriebliche Altersvorsorge
- Hohe internationale, leistungsstarke Kultur
- Diversität ist Teil unserer DNA
Bewerbungen von Menschen mit Behinderungen sind ausdrücklich willkommen. Wipro verpflichtet sich, einen zugänglichen, unterstützenden und integrativen Arbeitsplatz zu schaffen.
Senior ETRM Data Scientist (all genders) Arbeitgeber: Wipro Limited
Kontaktperson:
Wipro Limited HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Senior ETRM Data Scientist (all genders)
✨Netzwerken mit Fachkollegen
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um dich mit anderen Data Scientists und Experten im Bereich MLOps zu vernetzen. Teile deine Erfahrungen und lerne von anderen, die bereits in ähnlichen Positionen arbeiten.
✨Projekte und Portfolios präsentieren
Erstelle ein Portfolio, das deine besten Projekte im Bereich Zeitreihenprognose und maschinelles Lernen zeigt. Zeige konkrete Ergebnisse und wie du Herausforderungen gemeistert hast, um deine Fähigkeiten zu demonstrieren.
✨Aktive Teilnahme an Communitys
Engagiere dich in Online-Communitys oder Foren, die sich mit Data Science und MLOps beschäftigen. Das Teilen von Wissen und das Stellen von Fragen kann dir helfen, wertvolle Kontakte zu knüpfen und dein Fachwissen zu erweitern.
✨Vorbereitung auf technische Interviews
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du häufige Fragen zu Zeitreihenanalysen, MLOps und den verwendeten Tools übst. Simuliere Interviews mit Freunden oder Kollegen, um dein Selbstvertrauen zu stärken.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Senior ETRM Data Scientist (all genders)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die geforderten Fähigkeiten und Qualifikationen. Stelle sicher, dass du alle relevanten Punkte in deiner Bewerbung ansprichst.
Betone deine Fachkenntnisse: Hebe deine Erfahrungen in der Zeitreihenprognose, prädiktiven Modellierung und Deep Learning hervor. Zeige konkrete Beispiele, wie du diese Fähigkeiten in früheren Projekten angewendet hast.
Anpassung des Lebenslaufs: Passe deinen Lebenslauf an die spezifischen Anforderungen der Stelle an. Betone relevante Projekte und Technologien, die du beherrschst, wie Azure Machine Learning, PySpark und MLOps.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du für die Position geeignet bist und was dich an Wipro als Arbeitgeber reizt. Gehe auf die Unternehmenskultur und die Werte ein, die dir wichtig sind.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Wipro Limited vorbereitest
✨Verstehe die Anforderungen
Mach dich mit den spezifischen Anforderungen der Stelle vertraut, insbesondere mit den Technologien wie Azure Machine Learning, PySpark und den verschiedenen Modellen für Zeitreihenanalysen. Zeige im Interview, dass du diese Technologien beherrschst und bereit bist, sie anzuwenden.
✨Bereite praktische Beispiele vor
Sei bereit, konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit zu präsentieren, in denen du erfolgreich Modelle optimiert oder automatisierte Workflows implementiert hast. Dies zeigt deine praktische Erfahrung und dein Verständnis für die Herausforderungen in der Datenwissenschaft.
✨Fragen stellen
Bereite einige durchdachte Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Dies könnte sich auf die Unternehmenskultur, aktuelle Projekte oder die Teamstruktur beziehen. Fragen zeigen dein Interesse und Engagement für die Position und das Unternehmen.
✨Soft Skills betonen
Neben technischen Fähigkeiten sind auch Soft Skills wichtig. Betone deine Fähigkeit zur Zusammenarbeit, Kommunikation und Problemlösung. Diese Fähigkeiten sind entscheidend, um in einem internationalen und dynamischen Umfeld erfolgreich zu sein.
